HMM

手撸HMM实现词性标注（Part-of-speech）

手撸HMM实现词性标注（Part-of-speech）1.环境准备2.使用HMM实现词性标注2.1句子开始和结束标记2.2问题2--HMM参数估计：统计词频计算概率（1）发射概率估计（2）转移概率估计（
咕叽咕叽小菜鸟·2022-11-27 03:05

利用HMM进行词性标注实战

隐马尔可夫有三个问题，第三个问题就是利用已知模型和序列对隐状态序列I=(I1,I2,....In)进行预测.要想进行预测的话可以使用维特比算法，在写维特比算法的时候总是很多bug或者逻辑错误，之后代码会将每一步进行注释。首先要初始化词典以及参数，主要就是做一个id与tag和word的相互转换，以及定义转移矩阵A,初始概率Π，以及观测概率B。然后计算词频，并最后转换成概率，即train函数最后就是利
yjh的博客·2022-11-27 03:03

隐HMM词性标注以及代码详解

#简单实现HMM以及详细解释importnltkimportsysfromnltk.corpusimportbrownbrown_tags_words=[]#P(tags|words)正比于P(ti|t
frank_zhaojianbo·2022-11-27 03:30

统计机器学习方法 for NLP：基于HMM的词性标注

这篇将介绍隐马尔可夫模型HMM（「绝对给你一次讲明白」）并基于HMM完成一个中文词性标注的任务。HMM是什么「隐马尔可夫模型（Hidd
zenRRan·2022-11-27 03:26

论文阅读【8】Conditional Random Fields: An Introduction

通常所用到的方法都是使用隐马尔科夫模型（HMMS）或者使用概率有限状态自动机（probabilisticfinite-stateautomata）去做词性标注任务。HMMS是生
Alan and fish·2022-11-26 15:00

【基于深度学习的脑电图识别】应用篇：DEEP LEARNING APPROACHES FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF EEGS

DEEPLEARNINGAPPROACHESFORAUTOMATICANALYSISOFEEGS摘要：数据：时序信号的时序建模：特征提取方法：利用时空上下文建模：1.混合HMMs：模型结构：参数设置：2
BIT可达鸭·2022-11-26 08:19

常见分类算法应用范围/数据要求

是的，下面有几个其他算法的具体介绍单一的分类算法：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类，HMM组合分类算法：Bagging和Boostingk-近邻(kNN，k-NearestNeighbors
jankon6·2022-11-26 07:19

B站【1espresso】NLP - transform、bert、HMM、NER课件

git地址传送门传送门2（含bert情感分析）仅学习使用，侵删中文自然语言处理Transformer模型(一)transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attentionisallyouneed中所提出的seq2seq模型.现在已经取得了大范围的应用和扩展,而BERT就是从transformer中衍生出来的预训练语言模型.目前transformer模型已经得到广泛认可和应用,而应用的
吃一口桃酥·2022-11-25 19:55

机器学习面试笔试超详细总结（一）（转载）

目录1、判别模型和生成模型2、最大概率分词3、中文分词的基本方法4、CRF（条件随机场）的特点5、隐马尔可夫模型（HMM）时间复杂度及可以使用的数据集6、在二分类问题中的评价方案7、决策树特点8、过拟合
尊新必威·2022-11-25 17:02

python jieba分词教程_Python jieba分词

结巴分词三种模式支持3中分词模式：1.全模式：把句子中的所有可以成词的词语都扫描出来，使用方法：jieba.cut(“字符串”,cut_all=True,HMM=False)2.精确模式：试图将文本最精确的分开
weixin_39623350·2022-11-24 20:11

Python数据分析（4）：jieba分词详解

文章目录jieba分词器1.jieba分词器的分词模式说明（1）精确模式（2）全模式（3）搜索引擎模式（4）Paddle模式2.jieba分词器的基本用法（1）三种模式案例（2）词性标注（3）识别新词：HMM
zdb呀·2022-11-24 20:35

【math】Hiden Markov Model 隐马尔可夫模型了解

文章目录IntroductiontoHiddenMarkovModelIntroductionMarkovchainHiddenMarkovModel(HMM)ThreeQuestionsQ1:evaluateproblem
青灯照颦微·2022-11-24 14:55

语言智能复试简答题猜测整理

randomforest）：支持向量机算法神经网络算法k最近邻（k-NearestNeighbors）：【无监督学习类算法】k均值聚类（k-meansclustering）：EM（期望最大化）算法隐式马尔科夫算法(HMM
听小瑜·2022-11-24 13:30

语音识别如何建模为HMM

其中声学模型通常被建模为HMM。输入的一段语音信号，通过特征提取之后，变成了特征向量的序列，也就是被转化为一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观察序列。
防搞活机·2022-11-24 02:58

【无标题】初识Mmdetection

文章目录Mmdetection安裝全過程系統的選擇显卡驱动安装Cuda与Cudnn安装Anaconda安装Pycharm安装安装PytorchMmdetection安裝全過程系統的選擇雖然最近Mmdetection
你的笑很夕阳·2022-11-23 21:39

实体抽取学习笔记

NLP信息抽取任务：实体抽取关系抽取事件抽取命名实体抽取：用于序列标注的双向LSTM-CRF模型前期知识储备概率图模型：HMM、CRFLSTM词向量深度学习学习目标脉络论文研究背景、成果及意义研究背景命名实体识别是什么分类和序列标注区别
路新航·2022-11-23 20:50

Kaldi中DNN的实现

在kaldi训练过程中，DNN的训练是主要是依赖于GMM-HMM模型的，通过GMM-HMM模型得到DNN声学模型的输出结果(在get_egs.sh脚本中可以看到这一过程)。
m0_61474277·2022-11-23 03:34

week6——DNN-HMM模型

一深度神经网络（DNN）深度神经网络（DeepNeuralNetwoeks，以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前相传播算法做一个总结。1、从感知机到神经网络这个模型只能用于一个二分类，且无法学习比较复杂的非线性模型，因此在工业界无法使用。而神经网络模型则在感知机的基础上做了扩展，总结下主要有三点：加入了隐藏层，隐藏层可以有很多层，
m0_61474277·2022-11-23 03:04

语音识别入门课——week4（隐马尔可夫模型HMM）

一、基本概念（一个定义、一个组成和两个基本假设）HMM定义随机过程：是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。
m0_61474277·2022-11-23 03:03

语音识别入门课——week5（GMM-HMM）

1.背景知识回顾1.1特征提取数字信号的基本知识MFCC/Fbank特征1.2混合高斯模型GMMGMM模型EM算法1.3隐马尔科夫模型HMM的三个基本问题（概率问题，预测问题，学习问题）2.GMM-HMM
m0_61474277·2022-11-23 03:03

matlab hmm 语音识别,基于HMM的语音识别的matlab实现

【实例简介】基于HMM的语音识别的matlab代码实现，文件中含有训练集和测试集，是比较完整的语音识别系统【实例截图】【核心代码】121114136hmm└──hmm声音识别├──a.wav├──baum.m
weixin_42299873·2022-11-23 02:56

matlab hmm 语音识别,chmm HMM是很多人需要的MATLAB语音识别编程 - 下载 - 搜珍网

chmm/baum.mchmm/enframe.mchmm/getparam.mchmm/inithmm.mchmm/melbankm.mchmm/mfcc.mchmm/mixture.mchmm/pdf.mchmm
weixin_39805720·2022-11-23 02:26

这些深度学习模型不会还有人不知道吧，不会吧不会吧

这里写目录标题1TF-IDF文本挖掘预处理2word2vecword2vec对比模型1、NNLM2、RNNLM1、Skip-gram模型2、CBOW模型Word2vec关键技术，优化训练速度模型复杂度和评价方法3HMM
半度、·2022-11-23 00:35

统计机器学习方法 for NLP：基于HMM的词性标注

这篇将介绍隐马尔可夫模型HMM（绝对给你一次讲明白）并基于HMM完成一个中文词性标注的任务。
nghuyong·2022-11-22 23:29

朴素贝叶斯-逻辑回归-HMM-CRF

这里写自定义目录标题朴素贝叶斯-逻辑回归-HMM-CRF之间的关系（1）朴素贝叶斯（NB）和逻辑回归（LR）的区别：（2）HMM和CRF的区别朴素贝叶斯-逻辑回归-HMM-CRF之间的关系（1）朴素贝叶斯
PureEidolon·2022-11-22 19:17

凯斯西储（CWRU）数据集解读并将数据集划分为10分类（含代码）

engineering.case.edu/bearingdatacenter/download-data-file官方数据集整理版（不用挨个下了）：链接：https://pan.baidu.com/s/1RAmPFmxdsLhs_hhMMnmklA
小手不热乎·2022-11-22 18:33

论文笔记：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

DeeperandWiderSiameseNetworksforReal-TimeVisualTrackingUpdatedon2019-04-0116:10:37Paper(arXivV3)：https://arxiv.org/pdf/1901.01660.pdfCode：https://github.com/researchmm
a1424262219·2022-11-22 17:21

隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型详解（HMM）隐马尔可夫模型的详细版本，添加了实例和具体公式，便于理解。欢迎纠错马尔可夫模型概念导入在某段时间内，交通信号灯的颜色变化序列是：红色-黄色-绿色-红色。
big_matster·2022-11-22 13:02

机器学习中的时间序列预测模型

1.概述在机器学习的各类方法中，有一类主要能用于时间序列预测的模型，包括但不限于自回归模型AR、滑动平均MA、融合AR与MA的ARIMA、隐马尔可夫模型HMM、卡尔曼滤波KF、循环神经网络RNN/LSTM
scott198510·2022-11-22 12:43

linux中出现ora27102,关于 ORA-27102: out of memory 解决一例 | YallonKing

问题描述：对内存为24GB的linux64位之上的oracle11g调整sga大小导致错误ORA-27102，并进一步阐述参数kernel.shmmax和参数kernel.shmall设置问题。
藤沙树·2022-11-22 11:41

NLP到Word2Vec实现-第二课

文章目录词向量到word2vec与相关应用一、NLP常见任务1.自动摘要2.指代消解3.机器翻译4.词性标注5.分词6.主题识别7.文本分类二、NLP处理方法1.传统：基于规则2.现代：基于统计机器学习（1）HMM
weixin_47082769·2022-11-21 18:49

语音识别GMM-HMM

1.GMM高斯混合模型（GaussianMixtureModel）,是一种业界广泛使用的聚类算法。K-means算法可以被视为高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式。1.1.高斯分布高斯分布（Gaussiandistribution）有时也被称为正态分布（normaldistribution）。概率密度函数公式如下：参数μ表示均值，参数σ表示标准差。1.2.高斯混合模型指包含多个高斯分布，每个高斯分
zephyr_wang·2022-11-21 18:21

【语音识别】基于DNN-HMM的语音识别系统（含完整代码）

基于DNN-HMM的语音识别系统1、数据说明本次实验所用的数据为0-9（其中0的标签为Z（Zero））和O这11个字符的英文录音所提取的39维的MFCC特征。
一个很菜的小猪·2022-11-21 17:18

第六讲 DNN-HMM模型学习笔记

目录1.DNN-HMM语音识别系统2.深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3.总结4.作业代码1.DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM
handsomeMB·2022-11-21 17:48

AI-语音处理理论和应用-DNN-HMM、CD-DNN-HMM

学习目标•了解语音处理的基础知识及应用•掌握语音处理的基本步骤•掌握语音处理的主要技术•了解语音处理的难点与展望DNN-HMM深度神经网络-隐马尔科夫模型•深度神经网络-隐马尔科夫模型（DNN-HMM）
TKE_kolento.·2022-11-21 17:48

语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统（实战篇）

本代码主要针对内容为DNN。基础资源见https://github.com/nwpuaslp/ASR_Course.git。#Author:SiningSun,ZhanhengYang,BinbinZhangimportmathimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportkaldi_iofromutilsimpo
安静_xju·2022-11-21 17:13

语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统

DNN-HMM语音识别系统将GMM-HMM过度到DNN-HMM时，只需简单的将GMM替换为DNN即可。
安静_xju·2022-11-21 17:12

语音识别之DNN-HMM

文章目录写在前面DNN-HMM步骤:GMM-HMM中的HMMforcealignmentembededtraining写在前面最近做声纹识别，需要用到语音识别的知识，在此记录一下。
子耶·2022-11-21 17:07

【语音识别】基于DNN-HMM的语音系统

这里对比了GMM-HMM的语音识别系统与加入神经网络的DNN-HMM语音识别系统，并针对四种不同模式的神经网络进行了对比。
Algorismus·2022-11-21 17:06

#深入理解# DNN+HMM 语音识别模型

#透彻理解#GMM+HMM语音识别模型过程上一篇文章详细解析了GMM+HMM语音识别模型，在这篇文章中，我们将重点介绍DNN+HMM语音识别模型将DNN应用在语音识别有两种方式：1.TandemTandem
energy_百分百·2022-11-21 17:34

基于DNN-HMM的语音识别技术

基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。
a84222·2022-11-21 17:32

语音识别DNN-HMM

GMM和DNN都拟合一个观测序列的概率分布，然后作为HMM的观测状态概率矩阵B。
zephyr_wang·2022-11-21 17:30

2022.10.16 第4次周报

1.1摘要最近，混合深度神经网络（DNN）-隐藏马尔可夫模型（HMM）已被证明比传统的高
轻描淡写ζ·2022-11-21 16:41

【原创】序列标注之Bi-LSTM+CRF

解决序列标注问题常用的方法有HMM、MEMM、CRF、LSTM等，目前工业上比较成熟的方案是Bi-LSTM+CRF，2018
suvedo·2022-11-21 08:26

知识图谱入门知识（三）词性标注

链接词性标注参考一自然语言处理之序列标注问题传统解决序列标注问题的方法包括HMM/MaxEnt/CRF等，很明显RNN很快会取代CRF的主流地位，成为解决序列标注问题的标准解决方案，那么如果使用RNN来解决各种
追赶早晨·2022-11-21 04:28

[Unity]OCR识别--OCRHMMDecoder篇

目前这个案例的效果特别不好，而且只能识别字母和数字一、Demo运行打开上篇中的OpenCV内容，找到Demo，再找到OCR.Alphabet这个Demo，双击进入Scene。运行，你会发现这个检测结果太棒了。二、代码解读在这里代码就不发了，解读一下整体的逻辑关系。1.AlphabetOCRScene（挂载在RawImage上）它有两个输入，一个是测试图片，另一个是已经训练好的knn模型。如下pub
PangCoder·2022-11-21 03:31

设备树之MMC总线实例

MMC总线重要属性address-cells=该属性值必须为1size-cells=该属性值必须为0max-frequencymmc总线最大时钟频率bus-widthmmc总线位宽，常用值：1，2，4，
前行的阿木·2022-11-20 22:05

基于sklearn的机器学习实战

DecisionTreeMLPSVM线性SVM多项式核高斯核对比不同核在Mnist上的效果读取数据高斯核多项式核线性核NBayesbagging与随机森林AdaBoostk-means算法KNNPCAHMMvisualizetion_re
FavoriteStar·2022-11-20 16:48

语音识别笔记

语言模型表示一个个词串（如何结合了词典，就可以成为一个个音素串）它们在语料库中出现的概率大小（比如，不合语法的词串（句子）概率接近0，很合乎语法的词串概率大）；3.什么是解码器解码器就是基于Viterbi算法在HMM
zh515858237·2022-11-20 14:27

马尔科夫链

当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。2.马尔
我的狗叫布洛特亨德尔-你狗叫什么·2022-11-20 14:06
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